前面我們已經搞定了行情監聽（Scout）和數學模型（AMM Math），現在重頭戲來了——策略層（Strategy）。這是套利機器人的大腦，需要在毫秒內回答三個關鍵問題：

有沒有錢可賺？價差夠不夠覆蓋gas和滑點？該怎麼操作？是在A池低價買、B池高價賣，還是反向操作？怎麼保證利潤真的到手？通過原子交易和Bundle打包來鎖定執行。

這期咱們扒一扒Solana上跨DEX套利的算法邏輯和實際工程難題。

**從輪詢到事件驅動**

Solana的高性能環境決定了套利架構必須是反應式的。當池子狀態一更新，機器人立刻進入工作流：狀態變化觸發 → 本地報價計算 → 比對價差 → 判斷是否超過閾值 → 若超過就計算方向和規模 → 構造原子交易指令 → 通過Jito Bundle發送。反過來，如果價差沒達標就直接放棄，繼續等待下一個機會。

這種架構把從監聽到交易發出的時間壓縮到毫秒級，快到你想像不到。不是在輪詢池子狀態、不是在等待，而是真正的事件驅動。

**為什麼要用Jito Bundle**

在Solana生態裡，你的交易再快也得排隊。Jito Bundle的作用就是打破這個排隊邏輯。機器人可以把多筆交易打包成一個原子操作發送給驗證者，這樣就能保證執行的順序和原子性。一旦進入Bundle，要麼全部成功，要麼全部失敗，沒有中間狀態。這對套利來說至關重要——因為你不能接受第一筆交易成功、第二筆失敗的局面。

**決策邏輯的核心**

價差檢測是第一關。機器人要實時計算所有可能的套利路徑（可能是兩個池子、三個池子、甚至更多），然後篩選出價差最大的。但這裡有個坑：交易本身會產生滑點，gas費是固定成本，網路擁堵時Bundle費率還會飆升。所以計算時必須把這些都算進去，確保最後的利潤是正數。

然後是方向決策。假設USDC/SOL的價差出現了，機器人要判斷該在哪個池子買、在哪個池子賣。這涉及到流動性深度、交易規模的限制，還有滑點的動態變化。規模太小賺不了錢，規模太大滑點會吃掉利潤，得找到那個臨界點。

整個閉環就這樣不斷循環，從發現機會到執行出單，中間幾乎沒有延遲。